Sitting-Posture-Recognition 项目使用教程

Sitting-Posture-Recognition 项目使用教程

1、项目介绍

Sitting-Posture-Recognition 是一个基于 OpenPose 模型的开源项目，旨在通过检测人体的关键点来识别和估计人的坐姿。该项目可以识别多种坐姿，包括直立、前倾、后仰、双手抱胸和双腿交叉等。通过分析这些关键点的坐标，项目能够判断出用户的坐姿状态，这对于长时间工作或驾驶时保持正确坐姿非常有帮助。

2、项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.x
• 至少 8GB RAM（推荐）

安装依赖

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/nvinayvarma189/Sitting-Posture-Recognition.git
cd Sitting-Posture-Recognition

然后，安装所需的 Python 依赖包：

pip install -r requirements.txt

运行项目

使用图像进行测试

将您想要测试的图像放入 sample_images 文件夹中，然后运行以下命令：

python3 posture_image.py

实时检测

如果您希望进行实时检测，可以使用以下命令：

python3 posture_realtime.py

请确保您坐在摄像头前，并保持侧视图以便系统正确识别您的坐姿。

3、应用案例和最佳实践

应用案例

• 办公室健康监测：在办公室环境中，通过实时监测员工的坐姿，提醒他们保持正确的坐姿，预防颈椎和腰椎疾病。
• 驾驶安全：在驾驶过程中，系统可以监测驾驶员的坐姿，确保他们保持正确的驾驶姿势，减少疲劳驾驶的风险。

最佳实践

• 调整摄像头角度：确保摄像头能够捕捉到用户的侧视图，以便系统准确识别坐姿。
• 定期校准：由于光线和环境的变化，建议定期校准系统，以确保检测的准确性。

4、典型生态项目

• OpenPose：该项目是基于 CMU Perceptual Computing Lab 开发的 OpenPose 模型，用于人体关键点检测。
• Keras：项目中使用了 Keras 框架来加载和运行预训练的 OpenPose 模型。
• OpenCV：用于图像处理和实时视频流的处理。

通过这些生态项目的结合，Sitting-Posture-Recognition 能够实现高效、准确的坐姿识别功能。